Ez a cikk egy gyakorlati tervrajzot mutat be, amely összevonja a Lekérdezés‑támogatott Generálást (RAG) adaptív kérdésmintákkal. Valós idejű bizonyíték‑tárolók, tudásgráfok és LLM‑ek összekapcsolásával a szervezetek pontosabb, nyomonkövethetőbb és auditálhatóbb biztonsági kérdőív‑válaszokat automatizálhatnak, miközben a megfelelőségi csapatok ellenőrzés alatt tartják a folyamatot.
Ismerje meg, hogyan képes egy önkiszolgáló AI megfelelőségi asszisztens összehozni a Lekérdezés‑Kiegészített Generálást (RAG) a finomhangolt szerepkör‑alapú hozzáférés‑szabályozással, hogy biztonságos, pontos és auditálásra kész válaszokat nyújtson a biztonsági kérdőívekre, csökkentve a manuális erőfeszítést és növelve a bizalmat a SaaS szervezetek között.
Ez a cikk bemutatja, hogyan tudja a Procurize egyesíteni az élő szabályozási adatforrásokat a Retrieval‑Augmented Generation (RAG) segítségével, hogy azonnal naprakész és pontos válaszokat generáljon a biztonsági kérdőívekre. Megismerheti az architektúrát, az adatcsatornákat, a biztonsági szempontokat és egy lépés‑ről‑lépésre megvalósítási útitervet, amely a statikus megfelelőséget élő, adaptív rendszerévé alakítja.
